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为了减少所需采集的视频数据量, 基于图像绘制(Image-based rendering, IBR) 的前沿方法将稠密视点信息映射成压缩感知框架中的原始信号, 并将稀疏视点图像作为随机测量值, 但低维测量信号由所有稠密视点信息线性组合而成, 而稀疏视点图像仅仅来源于部分视点信息, 导致稀疏视点采集的图像与低维测量信号不一致. 本文提出利用间隔采样矩阵消除测量信号与稀疏视点图像位置之间的差异, 进而通过约束由测量矩阵和基函数构成的传感矩阵尽量满足有限等距性, 使得能够获得原始信号的唯一精确解. 仿真实验结果表明, 相比于前沿方法, 本文提出的方法对于不同复杂程度的场景重建都提高了主客观质量. 相似文献
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针对当前立体全景视频传输缺少有效的流自适应方法,且传统全景视频流自适应策略传输双目立体全景视频使得传输数据加倍,所需带宽巨大的问题,该文提出一种基于多智能体强化学习的立体全景视频非对称传输自适应流方法,以实时应对网络带宽波动。首先,根据人眼对视频显著性区域的偏爱,左右视点中每个瓦片(tile)对立体视频的感知质量的贡献度不同,提出一个基于tiles的左右视点观看概率预测方法。其次,设计了一种基于策略-评价(Actor-Critic)的多智能体强化学习框架,对左右视点进行联合码率控制。最后,根据模型结构和双目抑制原理,设计合理的奖励函数。实验结果表明,与传统流自适应传输策略相比,该文所提方法更加适用于基于tiles的立体全景视频传输,实现在有限带宽下提高用户的体验质量(QoE),为立体全景视频联合码率控制提供了一种全新的方法和思路。 相似文献
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深度信息的获取是全景纵向漫游的关键基础,为了提高前后场景图像匹配的精确度,提出一种极线匹配的置信传播算法.首先根据对极几何原理,以图像中心点为基准全方向发散构建出前后场景图像的对极线;其次利用对极线路径信息在匹配代价函数中增加垂直方向的匹配代价分量,并用置信传播算法生成视差图;最后通过前后场景图像的几何关系构建视差与深度的计算模型,从而获取深度信息.实验结果表明,与局部优化算法相比,该算法深度图的结构相似性平均提高了0.22,峰值信噪比平均提高了24%,对于前后场景图像深度信息的获取具有更好的效果. 相似文献
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压缩感知(CS)是在低于奈奎斯特率条件下获取和重构稀疏信号的新兴技术,在图像和视频获取和处理中有巨大的发展潜力.为了有效提高被测信号的稀疏性和重构效率,本文提出一种基于双边信息的残差分布式压缩视频感知(RDCVS-DSI)编解码模型.该模型利用了图像自身的频域特性和邻近帧之间的相关性,以低质量的视频帧作为编解码的第一边信息,解码端利用关键帧运动估计和运动补偿技术生成非关键帧的第二边信息.通过性能分析和仿真测试表明,该RDCVS-DSI模型能够在较低复杂度条件下,高保真地重建视频序列.与以前的压缩视频感知工作对比,重构帧的平均峰值性噪比达到1-5dB的增益,重构速度接近于复杂度最低的DCVS. 相似文献
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为了提高监控噪声环境下人脸图像的重建质量,提出基于后验信息的鲁棒性原子库构建方法及基于该原子库的超分辨率的方法,通过事后采集现场图像,训练只对输入图像的清晰内容稀疏而对噪声内容不稀疏的低维原子集和与之相对应的高维原子集,计算低维空间的稀疏系数并映射到高维空间以合成出重建人脸图像,从而提高基于稀疏表示的局部脸超分辨率对于监控噪声的鲁棒性.实验结果表明:对于实际拍摄的监控图像输入,提出的基于后验信息的原子库具有很好的鲁棒性能,重建结果比传统方法有更好的主观效果. 相似文献
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低质量监控图像鲁棒性人脸超分辨率算法 总被引:2,自引:0,他引:2
由于人对图像结构信息的理解对于像素值的噪声干扰具有极强的鲁棒功能,为了增强传统算法针对低质量监控图像的鲁棒性,提出一种基于人工形状语义模型的人脸超分辨率算法.该算法将形状描述成一系列面部特征点的组合,通过人工获取人脸图像形状语义信息,利用形状样本库构建超分辨率代价函数的正则约束项;将图像与形状的系数相关性用于统一重建误差项与形状正则项的变量,并将最速下降法用于优化求解.仿真和实际图像实验结果都表明,在主客观质量上,文中算法的性能都优于传统算法. 相似文献
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论文首先介绍了税控装置管理系统的背景及其架构,然后给出了应用面向对象建模方法构建的税控装置后台管理系统UML静态结构模型,最后讨论了支持多种税控IC卡的关键技术,并用实例证明了面向对象技术在实际开发中的广泛应用和重要作用。 相似文献
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